Eye white percentage as a predictor of temperament in beef cattle
Notice bibliographique
Résumé
Accurately evaluating and selecting for calm temperament in beef cattle is important for economic and animal welfare reasons. Previous studies have shown that eye white (EW) can be a predictor of a multitude of emotions across different situations, but there is little research on the relationship between EW and temperament. The objective of this experiment was to assess the accuracy and reliability of using the percentage of exposed EW as a predictor of temperament in beef cattle. Forty-eight heifers (group 1), 39 bulls (group 2), and 60 steers (group 3) were video-recorded while in a squeeze chute, and 2 still digital images from each animal were selected for EW determination. Chute temperament scores were assigned: 1 (calm) to 5 (agitated). Flight speeds were measured blindly and independently during a subsequent test in which the amount of time it took a solitary animal to pass a handler and travel a specified distance was recorded. The EW area in each image was measured using Sigmascan Pro 5 and was expressed as the percentage of exposed eye area. Each image was analyzed twice to determine tracing repeatability. Pearson correlation coefficients were calculated among 2 images of the same animal, as well as among duplicate readings of the same image to determine animal and tracing repeatabilities. The mean percentages of EW were 30.14 +/- 14.37, 31.43 +/- 14.77, and 28.57 +/- 12.38, and the average percentage accuracy for duplicate image EW measures was 96, 96, and 93 (P < 0.0001) for groups 1, 2, and 3, respectively. The Pearson correlation coefficients for EW percentage and chute temperament scores were 0.674 (P < 0.0001), 0.95 (P < 0.0001), and 0.696 (P < 0.0001), whereas the correlations between EW and flight speeds were 0.415 (P < 0.0001), 0.333 (P < 0.05), and 0.294 (P < 0.01) for groups 1, 2, and 3, respectively. Results from this study indicate that percentage EW in cattle could be used as a quantitative tool with minimal equipment to assess temperament in beef cattle, providing an objective method for temperament selection.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».